基于動(dòng)力學(xué)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)剛度貝葉斯辨識(shí)方法研究.pdf

1、數(shù)值模擬廣泛用于結(jié)構(gòu)裝配狀態(tài)評(píng)價(jià)、加工振動(dòng)誤差預(yù)測(cè)及疲勞損傷檢測(cè)。然而，由于模型參數(shù)（如材料屬性、結(jié)合面剛度）未知和模型結(jié)構(gòu)誤差，有限元模擬結(jié)果不能準(zhǔn)確反映實(shí)際結(jié)構(gòu)的測(cè)試響應(yīng)。因此，模型修正技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，旨在基于測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)有限元模型參數(shù)進(jìn)行辨識(shí)，獲得高可靠、高精度數(shù)值模型。
　　本文以剛度矩陣作為修正參量，基于結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)數(shù)據(jù)（固有頻率和模態(tài)振型），從動(dòng)力學(xué)特征方程出發(fā)，建立剛度模型參數(shù)的線性回歸模型，考慮到試驗(yàn)數(shù)據(jù)的測(cè)量噪聲以及模

2、型誤差的存在，在貝葉斯隨機(jī)框架下建立剛度參數(shù)反演的不確定性方法。開(kāi)展的主要研究?jī)?nèi)容包括：
　　（1）建立了結(jié)構(gòu)參數(shù)辨識(shí)的貝葉斯框架，應(yīng)用馬爾科夫蒙特卡洛方法對(duì)參數(shù)的后驗(yàn)概率分布函數(shù)進(jìn)行抽樣和遍歷，獲得了待識(shí)別參數(shù)的概率分布。
　　（2）考慮結(jié)構(gòu)損傷的局部性特點(diǎn)，采用Lasso模型對(duì)結(jié)構(gòu)剛度進(jìn)行稀疏化建模，編制了Bayesian-Lasso方法的馬爾科夫蒙特卡洛抽樣程序，提高了結(jié)構(gòu)損傷辨識(shí)的精度。
　?。?）將不便觀測(cè)的